Синергетична модель управління проектами організації системи знань віртуального університету

Размещено на http://www.allbest.ru/

МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ

НАЦІОНАЛЬНИЙ транспортний університет

Синергетична модель управління проектами організації системи знань віртуального університету

спеціальність: 05.13.22 -- управління проектами та програмами

Автореферат

дисертації на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук

Лемешко Юрій Сергійович

Київ - 2010

Дисертацією є рукопис

Робота виконана на кафедрі Електроніки та обчислювальної техніки Національного транспортного університету Міністерства освіти і науки України, м. Київ.

Науковий керівник: доктор фізико-математичних наук, професор Данчук Віктор Дмитрович, Національний транспортний університет, завідувач кафедри електроніки та обчислювальної техніки Україна, м. Київ.

Офіційні опоненти: доктор технічних наук, професор Тесля Юрій Миколайович, Київський національний університет будівництва і архітектури, професор кафедри управління проектами Україна, м. Київ;

кандидат фізико-математичних наук, доцент Пашко Анатолій Олексійович, Європейський університет, завідувач кафедри інформаційних систем і технологій Україна, м. Київ.

Захист відбудеться « 26 » жовтня 2010 р. о 1600 годині на засіданні спеціалізованої вченої ради Д 26.059.01 в Національному транспортному університеті за адресою: 01010, м. Київ, вул. Суворова, 1.

З дисертацією можна ознайомитися в бібліотеці Національного транспортного університету, за адресою: 01103, м. Київ, вул. Кіквідзе, 42.

Автореферат розісланий « 24 » вересня 2010 р.

Вчений секретар спеціалізованої вченої ради О.І. Мельниченко.

загальна характеристика роботи

квазіінтелектуальний синергетика адаптивний управління

Актуальність теми. Характерними особливостями сучасного суспільства є нагромадження великих об'ємів інформації, швидка зміна поколінь технологій і глобалізація ринків праці (РП), що вимагає постійної підтримки належної кваліфікації фахівців. Адже, досліджений факт, що прикладні професійні знання фахівця застарівають на половину (період напіврозпаду компетентності) за 3-5 років. На 97% знецінюються знання випускника університету в процесі виробничого життя. Щорічно оновлюється 5% теоретичних і 20% практичних знань в області інженерних наук. Особливо це актуально для галузей, пов'язаних з безпекою життя, таких як транспортна.

Одним з найбільш ефективних підходів, який дозволить вирішити зазначені проблеми, може бути впровадження відкритих інформаційних систем (ІС) освіти, побудованих на принципах самоорганізації і адаптивності навчального процесу (НП). Якщо раніше системи навчання (СН) здебільшого представляли лише набір гіпертекстового, мультимедійного матеріалу і тестів, які певним чином постачались користувачам, то зараз вкрай важливою стає задача систематизації та інтелектуалізації НП. Головні вимоги, які висуваються до квазіінтелектуальних (інтелектуальних) СН (КСН), - відкритість, інтелектуальність, самоорганізація і адаптивність при організації НП. Проте, через труднощі, які обумовлені стрімким зростанням складності інформаційних процесів життєвого циклу проектів розробки КСН, їх розвиток відбувається вкрай повільно.

Більшість існуючих КСН, що пропонують адаптивні навчальні курси (НК), різним чином пристосовують НП під потреби користувача у відповідності до параметрів його портрету. Проте, як правило, враховуючи минулий досвід навчання і параметри портрету користувача, вони не враховують зміну вимог РП, попит на певні знання і професії. Нова парадигма безперервної освіти вимагає всебічної підтримки НП в проектах розробки КСН - не лише інтелектуального аналізу накопичених даних, а й застосування технологій інженерії знань для формування найбільш актуального навчального матеріалу (НМ), що, в свою чергу, вимагає нового підходу до управління проектами КСН. Для забезпечення якості та високого рівня підготовки фахівців певного спрямування, які відповідають сучасним вимогам РП, виникає необхідність розробки та впровадження науково обґрунтованих інноваційних проектів КСН, що базуються на використанні ефектів самоорганізації і адаптивності НП.

Тема дисертаційної роботи направлена на розвиток наукових основ, а саме принципово нових концепцій, моделей та методів, що базуються на синергетичних принципах управління проектами КСН, в такій предметній області, як організація системи знань відкритих ІС віртуальної освіти. Тому вона є актуальною та своєчасною.

Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Дисертаційна робота виконана в Національному транспортному університеті (НТУ) в рамках міжнародного проекту Tempus-Tacis (TEMPUS IB JEP_26080_2005 VETLOG, 2005-2009 рр.) “Мережева розробка курсів з тренінгу в області менеджменту в сфері транспорту і логістики в Україні”. В рамках запропонованого синергетичного підходу розроблено КСН для тренінгу з менеджменту у сфері транспорту і логістики з НК “Застосування телекомунікаційних технологій управління в логістичних системах на транспорті”. З 03.01.2008 р. до 30.06.2009 р. автор приймав участь у науково-дослідній роботі НТУ за темою: “Розробка інформаційного забезпечення функціонування системи дистанційного навчання з використанням платформи Moodle” (номер державної реєстрації 0108U010542).

Метою дослідження є створення теоретичних засад, моделей і методів, які формують нову технологію управління проектами КСН, що працюють на принципах синергетики.

Для досягнення поставленої мети розглянуто і вирішено такі завдання:

– досліджено сучасний стан, теоретичні аспекти формування та розвитку, проблеми організації і управління проектами СН, зокрема КСН, з метою створення нової синергетичної моделі управління проектами КСН;

– теоретично досліджені ефекти самоорганізації динамічних ІС в області структурного переходу “неупорядкованість-порядок”, що безпосередньо проектуються на теорію управління проектами таких систем;

– уточнено категоріальний апарат з розкриттям понять: віртуальний університет (ВУ) та консорціум ВУ, навчальний субкластер, патерн знань, елемент “навчальної діяльності”, самоорганізація і адаптивність НП в КСН;

– розроблена концепція багатовимірної фрактальної організації системи знань в проектах розробки КСН;

– розроблена синергетична модель управління проектами організації системи знань ВУ;

– визначені критерії забезпечення самоорганізації і адаптивності НП в проектах розробки КСН;

– на основі інкрементного методу, в рамках фрактального підходу, запропоновано ефективні методи розробки і управління проектами КСН;

– розроблена методика створення адаптивних НК для застосування в проектах розробки КСН;

– визначений економічний ефект проектів розробки КСН;

– виконаний аналіз ефективності застосування синергетичної моделі представлення контенту для проектів розробки КСН.

Об'єктом дослідження є проекти організації системи знань віртуального університету (ВУ).

Предметом дослідження є моделі та методи управління проектами організації системи знань ВУ.

Методологія дослідження. Для досягнення поставленої мети в роботі використано теорію проектного менеджменту, теоретичні (аналітичні та чисельні) і експериментальні методи, методичні аспекти вдосконалення НП, методи теорії управління і прийняття рішень, теорія та методи математичного аналізу, моделювання та оптимізації. При дослідженні використані: алгоритм GSP для забезпечення індивідуальної траєкторії навчання (ІТН) користувачів, метод аналізу ієрархій (МАІ) для прийняття складних рішень користувачами КСН, інтелектуальний аналіз накопичених в КСН даних НП для представлення в універсальній гібридній системі оцінювання і приведення до обраної шкали. Аналіз ефективності розробки і впровадження проектів КСН виконано за методикою COCOMO II (COnstructive COst MOdel - конструктивна модель вартості). Оцінка витрат проектів на розробку інтерактивного НМ виконана за методикою COSCOMO (COCOMO-SCORM Project Cost Estimating Model), яка враховує унікальні особливості розробки адаптивних НК у форматі SCORM.

Наукова новизна досліджень і отриманих результатів. Основний результат роботи полягає у вирішенні теоретичних і практичних завдань управління проектами КСН щодо забезпечення самоорганізації і адаптивності НП за рахунок розроблення відповідних концепцій, моделей та методів.

Вперше:

– в рамках фрактального підходу розроблена синергетична концепція управління проектами динамічних ієрархічно-мережевих ІС знань підготовки фахівців певного спрямування;

– теоретично досліджені ефекти самоорганізації динамічних ІС в області структурного переходу “неупорядкованість-порядок”, що безпосередньо проектуються на управління проектами таких систем;

– розроблена синергетична модель управління проектами організації системи знань ВУ для підготовки фахівців з урахуванням їх індивідуальних інтелектуальних, психофізіологічних, інших особливостей та потреб РП;

– розроблена модель багатовимірної ієрархічної фрактальної організації системи знань, самоорганізації і адаптації НП в проектах розробки КСН;

Вдосконалено:

– методи розробки і управління проектами КСН, адаптивних НК для КСН;

– моделі адаптивного навчання для проектів розробки КСН;

Отримали подальший розвиток:

– метод визначення витрат і аналізу ефективності проектів розробки КСН;

– метод визначення витрат проектів на розробку адаптивних НК для КСН.

Практичне значення отриманих результатів роботи полягає в тому, що на основі запропонованих моделей та методів створені нові технології розробки і управління проектами КСН та адаптивних НК. Розроблена технологія (засоби та етапи програмної реалізації) проектів КСН і мультипроектів інформаційно-аналітичної системи підтримки КСН. Запропоновано нову методику оцінювання знань студентів, що навчаються за кредитно-модульними технологіями.

З метою забезпечення самоорганізації і адаптивності НП в проектах КСН розроблено певні модифікації алгоритмів інтелектуальної обробки даних, використання яких дозволило реалізувати запропоновані синергетичні моделі. Це:

1) алгоритм побудови L-систем при створенні багатовимірних фрактальних ієрархічних структур знань в адаптивних НК;

2) розрахунок рейтингу CR навчальних кластерів на основі алгоритмів визначення вагових коефіцієнтів веб-сторінки PR;

3) прийняття багатокритерійних рішень користувачами КСН за алгоритмом МАІ;

4) визначення ІТН користувачів на основі алгоритму GSP;

5) забезпечення самоорганізації контенту на основі експертних опитувань з використанням експрес-методик експертного оцінювання;

6) забезпечення адаптивності навчання на основі технології адаптивної фільтрації інформації;

7) забезпечення адаптивності оцінювання на основі алгоритмів універсальної гібридної системи оцінювання.

Зокрема, вказані технології віднайшли свою практичну реалізацію у відповідних програмних продуктах при реалізації системи організації управління НТУ (свідоцтва про внесення суб'єкта підприємницької діяльності до Реєстру виробників та розповсюджувачів програмного забезпечення: №00685 серія В від 13.12.2006 р. на виробництво програмного комплексу управління науково-педагогічною діяльністю ВНЗ (програмний комплекс - “Рейтинг викладачів та науково-дослідної роботи у ВНЗ”); №00830 серія ВР від 06.12.2007 р. на виробництво та розповсюдження “Автоматизованого програмного комплексу моніторингу знань студентів, що навчаються за кредитно-модульною системою”; №01154 серія ВР від 28.12.2009 р. на виробництво та розповсюдження “Квазіінтелектуальної системи навчання, побудованої на принципах синергетики”). Розробка і взаємна інтеграція проектів КСН в рамках мегапроекту консорціуму ВУ і споріднених ІС підтримки сприятимуть переходу віртуальної освіти на якісно новий рівень.

Особистий внесок здобувача полягає у створенні синергетичної концепції організації системи знань в проектах розробки КСН, відповідних моделей та методів. Особисто здобувачем виконано їх реалізацію в програмних продуктах, представлено технологію розробки адаптивних НК, виконано аналіз ефективності проектів розробки КСН і контенту для них. Здобувачем виконано перевірку запропонованих алгоритмів для проектів розробки КСН, розроблено відповідні комп'ютерні програми, проведено їх тестування.

Реалізація результатів роботи. Результати дисертаційної роботи впроваджені як складові системи організації управління ВНЗ “Деканат” в МОЦІТ НТУ (акт впровадження від 25.12.2009) і на кафедрі вищої математики НТУ (акт впровадження від 14.09.2009) та використані при розробці КСН для тренінгу з менеджменту у сфері транспорту і логістики в рамках міжнародного проекту Tempus-Tacis і науково-дослідної роботи НТУ. Розроблена КСН впроваджена в Інституті комп'ютерних технологій Національного авіаційного університету (НАУ) (акт впровадження від 12.03.2010).

Апробація результатів досліджень. Основні положення дисертаційної роботи були апробовані на міжнародних і вітчизняних науково-практичних конференціях і семінарах:

– науково-практичні конференції науково-педагогічних працівників, аспірантів, студентів та структурних підрозділів НТУ (2004_2010 рр.);

– Міжнародна конференція НТУ-Жешувська політехніка “Покращення конструктивних та експлуатаційних показників автомобілів і машин” (2007, м. Київ);

– Міжнародна конференція “Інформаційні технології в освіті “ИТО-2007” (2007, м. Москва);

– ІІІ міжнародна конференція студентів, аспірантів і молодих вчених “Комп'ютерний моніторинг і інформаційні технології” (2007, м. Донецьк);

– IX міжнародна науково-технічна конференція “Системний аналіз та інформаційні технології” (2007, м. Київ);

– XV міжнародна науково-практична конференція “Інформаційні технології в економіці, менеджменті і бізнесі. Проблеми науки, практики і освіти” (2010, м. Київ).

Публікації. Результати дисертації опубліковані в 1 монографії, 1 підручнику, 11 статтях фахових видань України, в 10 тезах вітчизняних науково-практичних конференцій, в 5 тезах міжнародних наукових та науково-технічних конференцій, 2 свідоцтвах на реєстрацію авторського права на твір і 3 свідоцтвах на виробництво і розповсюдження програмного забезпечення.

Структура та обсяг дисертації. Структура дисертаційної роботи визначена задачами досліджень і містить в собі вступ, п'ять розділів, загальні висновки, список використаних джерел, додатки. Повний обсяг дисертації - 189 сторінок машинописного тексту, з них 36 рисунків, 27 таблиць, 18 додатків, 125 найменувань списку використаних джерел. Основний текст дисертації становить 147 сторінок.

основний зміст дисертаційної роботи

У вступі сформульовано науково-прикладну задачу, розкрита актуальність обраної теми, визначено мету досліджень та намічено напрямки їх досягнення, наведено короткий зміст кожного з п'яти розділів, обґрунтовано новизну отриманих результатів і подано інформацію щодо реалізації і апробації роботи.

В першому розділі проведено аналіз наукових праць та інших джерел з питань управління проектами ІС відкритої освіти, в тому числі КСН. На підставі проведеного аналізу запропоновано концепцію використання фрактального підходу в управлінні проектами КСН як ІС знань. Тут її ієрархічно-мережева модель представляється як система ієрархічно співпорядкованих інформаційних об'єктів (змістових модулів НК, необхідних для підготовки фахівця певного спрямування), що утворюють ультраметричний простір, геометричним образом якого є дерево Кейлі.

В рамках фрактального підходу розроблена синергетична концепція управління проектами динамічних ієрархічно-мережевих ІС знань підготовки фахівців певного спрямування.

Теоретично обґрунтовано неефективність використання жорсткої (тоталітарної) структури ІС знань для підготовки фахівців в сучасних умовах переходу до інформаційного суспільства, характерним проявом якого є швидкі трансформаційні зміни у всіх сферах людської діяльності.

Проведений аналіз наукової літератури і програмних продуктів дозволяє стверджувати, що в проектах розробки сучасних КСН найбільш поширеним способом забезпечення адаптивності НП є використання методик визначення компетентності, в залежності від рівня якої вибудовується ІТН. При цьому, зазвичай, не беруться до уваги інші важливі якісні характеристики портрету користувача, які можуть бути корисними для більш точного вибору відповідного НМ. Крім того, в проектах розробки КСН, як правило, не враховується зміна вимог РП, попит на специфічні знання і самі професії. Управління НП в таких системах ґрунтується на принципах, які закладені їх розробниками, а управлінські рішення приймаються одноосібно керуючим персоналом. Користувачі системи зрідка допускаються до управління системою, а їх побажання враховуються не відразу або взагалі не беруться до уваги.

На даний час жодна з існуючих КСН не може забезпечити у повній мірі функціонування ВУ як самоорганізуючої динамічної адаптивної ІС, що адекватно реагує на потреби навколишнього середовища (кон'юнктура РП), з одного боку, і відповідає індивідуальним особливостям користувачів (учнів, викладачів, експертів), з іншого.

Проведений аналіз СН показав відсутність ефективних технологій розробки та відповідних підходів до управління проектами КСН, що функціонують в динамічному оточенні. Виходячи зі сказаного, запропонована нова структурно-інформаційна модель проектів розробки КСН, побудована на принципах синергетики (рис. 1).



Як видно з рис. 1, синергетична концепція управління проектами КСН забезпечується самоорганізацією НП і навчального контенту та адаптацією методик навчання і оцінювання відповідно до вимог як РП, так і параметрів портрету користувачів, з формуванням найбільш ефективної ІТН та індивідуального контролю знань. Проекти КСН, які ґрунтуються на основі педагогіки соціального конструкціонізму, технологіях інженерії знань, системі управління якістю і сучасних інформаційних веб-технологіях, гарантують високу якість, доступність, універсальність і технологічність НП, ефективність якого забезпечена комплексним підходом і створеним синергетичним ефектом.

У другому розділі для обґрунтування ефективності управління проектами ІС знань проведені теоретичні дослідження ефектів самоорганізації динамічних ІС будь-якої природи при неспецифічних зовнішніх впливах.

Тут розглянуто застосування імовірнісного підходу, що використовує ентропію інформації в рамках моделі Шеннона-Хакена, до аналізу структурно-динамічних характеристик інформаційного поля (ІП) окремих об'єктів та ІП системи об'єктів будь-якої природи. На відміну від антропоморфного підходу академіка Берга, згідно з яким тільки людина створює навколо себе ІП, та інших підходів щодо пояснення природи виникнення ІП, постулюється, що будь-який об'єкт створює навколо себе ІП. При цьому фізичний вміст та одна з найважливіших характеристик, як енергія, ІП залежить від природи самого об'єкту та характеру його взаємодії з іншими об'єктами.

Далі, для побудови ІП вважається, що структурується не тільки об'єкт, який досліджується, але і навколишній простір, де розповсюджується ІП, тобто цей простір так само, як і об'єкт, розглянуто як множину дискретних “елементів”.

З врахуванням моделі Шеннона-Хакена вихідним посиланням запропонованого підходу є універсальна синергетична концепція, в рамках якої він реалізується в результаті взаємно узгодженої поведінки системи, яка описується трьома ступенями свободи:

– параметром порядку , який відповідає за ієрархічну структуру представлення НМ та управління НП, що виникає або змінюється за рахунок ефектів самоорганізації під впливом управляючих параметрів (наприклад, потреб РП);

– спряженим до нього полем h(t), яке виконує відповідну інформаційну функцію системи знань (вихідна енергія);

– управляючим параметром S(t), роль якого відіграє ентропія інформації - зовнішня енергія (наприклад, потреби РП, що виникають), яка впливає на трансформацію і формування відповідної ієрархічної структури ІС освіти як системи знань.

При цьому перша пара вказаних змінних зв'язана між собою негативним зворотним зв'язком. Основою синергетичного підходу є та обставина, що позитивний зворотний зв'язок між іншою парою, і S(t), може призвести до самоорганізації системи, яка і є причиною фазового переходу (наприклад, трансформація та адаптація системи управління освітніми послугами до потреб РП). З математичної точки зору найбільш простою схемою опису системи, яка виявляє ефекти самоорганізації, є відома система Лоренца (1)-(3)

Тут точка означає диференціювання за часом t; ??, ?h, ?S - часи релаксації відповідно параметра порядку ?, спряженого поля h та управляючого параметра S; q?, qh, qS - позитивні константи зв'язку; Se - параметр зовнішнього впливу, який має зміст відповідної ентропії інформації. Чисельне моделювання поведінки відкритої динамічної ІС проводилось за (1)-(3) в рамках адіабатичного наближення.

Виконані дослідження, показують, що (1)-(3) дозволяє визначити основні особливості фазового переходу типу “неупорядкованість-порядок” відкритої динамічної ІС довільної природи.

В рамках запропонованої концепції існування ІП з використання синергетичного підходу розроблено теорію еволюції відкритих динамічних ІС будь-якої природи в області фазового переходу “неупорядкованість-порядок”. Отримані результати дають підстави вважати, що запропонований підхід може застосовуватись в управлінні проектами різних ІС знань, зокрема КСН, що сприятиме створенню якісно нової системи вищої освіти України (як ІС з багаторівневою системою знань) в умовах сучасного розвитку Болонського процесу.

У третьому розділі побудовано модель ієрархічної фрактальної організації системи знань ВУ, проведено дослідження і визначено параметри зовнішнього і внутрішнього впливу. З метою розробки синергетичної моделі управління проектами організації системи знань ВУ побудовано структурно-логічну модель системи управління ВУ, динамічність і адекватність якої забезпечується самоорганізацією з налаштуванням за якістю НП.

Систему знань ВУ в проектах розробки КСН представлено як багатовимірну систему (рис. 2) відносно автономних елементів (дидактичних засобів і середовищ), що об'єднані спільними цілями функціонування і базовими принципами їх конструювання.

Фрактальна властивість системи обумовлена різною “внутрішньою” складністю елементів (модулів) і незбігом темпів їх технологічної еволюції (оновлення програмного забезпечення, ін.). З огляду на структуру, дана модель відображає ієрархічну організацію НМ в проектах розробки КСН - подібні за будовою кластери на різних рівнях. З огляду на методику навчання, в проектах розробки КСН потрібно враховувати різні елементи навчальної діяльності (НД), що використовуються в певній послідовності на кожному рівні ІС знань.

Для математичного опису моделі найбільше підходить формалізація за певними правилами, тобто L-системи, які можна представити параметрично і визначити кортежем:

G = (V, S, ?, P), (4)

де V = {a,b,c…z} - змінні - представляє собою набір символів (алфавіт), що містить елементи, які можуть бути замінені;

S - константи - представляє собою набір символів, що містить елементи, які залишаються фіксованими;

? - аксіома, початковий рядок або ініціатор - представляє собою рядок символів з V, що визначають початковий стан системи.

P - правила - представляє собою набір правил підстановки, що визначають спосіб заміни змінних комбінаціями з констант і змінних.



Відповідно до обраної методики навчання автор/викладач НК визначає ту методику оцінювання, яка дозволяє оцінювати елементи НД з НК за певною шкалою оцінювання. Комбінування гнучкої ієрархічної структури організації НМ з відповідними елементами НД дає можливість використовувати найбільш ефективні методики навчання для НМ різного типу.

Для побудови моделі ієрархічної фрактальної організації системи знань (рис. 3) використано модель навчальних об'єктів, в основі якої лежить об'єктно-орієнтований підхід створення і управління НМ.

Для її застосування виконано декомпозицію масивів знань на самодостатні структуровані змістові елементи або “патерни” знань (ПЗ), які достатньо мінімізовані для можливості їх багаторазового використання в різних контекстах, в тому числі для забезпечення міждисциплінарних зв'язків. Для визначення доступності НМ введено елемент-перемикач “статус” (С). Утворену структуру-контейнер (ПЗ, блок П і елемент С), яка дозволяє масштабувати його від найменшого елементу знань до рівня СН визначено як “навчальний субкластер” (НСК).

Розроблено розширену модель самоорганізації і адаптації НП для проектів розробки КСН, що враховує вимоги різних чинників впливу (рис. 4). Так, під дією зовнішнього РП, внутрішнього К і управляючого У впливів змінюється структура системи знань КСН.

Зовнішня складова відповідає за стратегію навчання, тобто відповідність НМ фаховим знанням, які необхідні в даний час на РП. Внутрішня складова визначає тактику навчання, тобто відповідність НМ індивідуальним особливостям користувачів. Управляюча роль автора і викладача НК полягає у забезпеченні зручності і педагогічної ефективності НП.

Тут кожен НСК можна представити параметрично і визначити кортежем:

НСК = (ІД_НСК, ПУ, ПК, ПРП, ПЗ, С), (5)

де ІД_НСК - унікальний ідентифікатор НСК в КСН;

ПУ = {у1,у2,…уn} - множина управляючих параметрів, де уі є одним з її елементів;

ПК = {к1,к2,…кn} - множина внутрішніх параметрів НСК, що відповідають параметрам портрету користувача (К), де кі є одним з її елементів;

ПРП = {рп1,рп2,…рпn} - множина зовнішніх параметрів НСК, що відповідають параметрам РП, де рпі є одним з її елементів;

ПЗ - НМ, структурований відповідно до використаного автором шаблону;

С - статус НСК, що визначає доступ користувача до ПЗ за сукупністю структурних, внутрішніх і зовнішніх параметрів.

Така структура принципово дозволяє забезпечити в проектах розробки КСН самоорганізацію системи знань на всіх рівнях і здійснювати адаптацію НП у відповідності до різних чинників впливу. Під їх дією відбувається зміна параметрів НСК і структури взаємозв'язків між ними, а не змістової частини НСК, тобто ПЗ, які містять певним чином структурований НМ. Іншими словами, змінюється оболонка НМ, що відповідає за його місце в загальній системі знань, а не власне НМ.

Запропонована модель самоорганізації і адаптації НП в проектах розробки КСН дозволяє враховувати різні чинники впливу для забезпечення найкращої ефективності навчання. Параметри зовнішнього впливу РП відображають відповідність системи знань поточній кон'юнктурі РП, а також певну прогнозованість потреб РП на найближче майбутнє. До них можна віднести: статистичні, експертні, рейтингові і пошукові параметри.

В проекті розробки КСН, серед інших, передбачено принцип ранжування НМ за його рейтингом, для чого введено параметр рейтингу кластеру НМ clusterrank (CR), що визначається за формулою:

, (6)

де X - кластер, рейтинг якого визначається;

?=0,85 - коефіцієнт (константа) затухання (релаксації);

n - кількість кластерів в масиві;

C - масив, що включає кластери X і Yh;

СR(Yh) - рейтинг кластеру Yh;

N(Yh) - кількість НСК в кластері Yh, які використовуються (дублюються) в інших кластерах (в теорії графів, півстепінь виходу Yh).

Інтегральний показник рейтингу кожного кластеру в рамках наближення про незалежність параметрів, що відображають їх рейтинг, визначається як відповідна лінійна комбінація цих показників:

, (7)

де Ri - i-ий параметр рейтингу;

ki - i-ий коефіцієнт ваги відповідного Ri -го параметру рейтингу;

Зміна структури НМ відповідно до зовнішніх параметрів забезпечує самоорганізацію системи знань. Використання запропонованих підходів дозволяє закладати в проектах розробки КСН можливість взаємодії із зовнішніми ІС різного призначення в рамках консорціуму ВУ.

В четвертому розділі детально розглянуто технології управління проектами КСН. Простими і ефективними методами, що допомагають забезпечити самоорганізацію НП є методи прийняття рішень. На основі алгоритму МАІ різні учасники НП можуть здійснювати аналітичне планування:

– автор НК при розробці ІТН користувачів для адаптивних НК;

– викладач НК для визначення думки користувачів щодо ефективності застосованих методик навчання, справедливості критеріїв оцінювання, рейтингу НМ;

– адміністратор КСН для покращення ефективності управління КСН;

– розробник КСН для визначення пріоритетних напрямків розвитку КСН.

Для прийняття колективних рішень передбачено можливість визначати мету, критерії і альтернативи на основі спільного обговорення і голосування, виконувати попарне порівняння критеріїв і альтернатив.

МАІ може широко застосовуватись для об'єктивізації комплексного аналізу й оцінки будь-яких складно організованих ІС, у тому числі, рівня підготовки користувачів з різних НК в КСН.

В проектах розробки КСН визначення ІТН користувача може здійснювати автор НК, який визначає індивідуальні ієрархічні структури НМ. Вони реалізуються шляхом використання в структурі НСК параметрів зовнішнього (кон'юнктура РП) і внутрішнього (портрет К) впливу. Тобто, залежно від заданих автором НК значень окремих параметрів, або груп параметрів НСК, які співставляються зі значеннями параметрів К і РП на даний момент часу, формується певна ІТН.

Загальна модель ІТН може бути представлена системою рівнянь (8), що відображає взаємозв'язок між параметрами множини НСК і відповідними параметрами У, РП і К:

(8)

де ІД_РП, ІД_У, ІД_К - унікальні ідентифікатори параметрів зовнішнього впливу РП, управляючого впливу У та внутрішнього впливу К відповідно;

ТН - ІТН, сформована структурними, зовнішніми і внутрішніми параметрами НСК;

Для визначення узагальненої ІТН, що найбільш відповідає вибраним параметрам портрету К і використовується певним відсотком користувачів з високими балами використано елементи теорії інтелектуального аналізу даних (Data mining), а саме модифікований алгоритм GSP (Generalized Sequential Pattern - узагальнений зразок (шаблон) послідовності) з розділу секвенційного аналізу.

Накопичені впродовж НП дані експортуються з КСН в гібридну універсальну систему оцінювання, де виконується їх аналітична обробка. Експортовані дані аґреґуються для представлення у вигляді багатовимірних наборів відповідно до кредитно-модульної організації системи знань в проектах КСН. Гібридна універсальна система оцінювання виконує приведення результатів до обраної шкали оцінювання за допомогою перевідних коефіцієнтів. Запропонований алгоритм дозволяє виконувати контроль знань користувачів за доступними методиками оцінювання, які передбачені проектом розробки КСН. Наприклад, активність користувачів оцінювати за 2-бальною шкалою, їх компетентність, виконання певних завдань і рубіжний контроль - за традиційною 5-бальною шкалою, а загальні результати відображати відповідно до 100-бальної або шкали оцінювання ECTS.

У п'ятому розділі визначено економічний ефект проектів розробки КСН і виконано аналіз ефективності застосування синергетичної моделі представлення контенту в КСН. З метою мінімізації ризиків досягнення цілі проектів розробки КСН, забезпечення актуальності і відповідності новітнім технологіям визначено економічні характеристики проектів розробки КСН на базі існуючих СН, таких як Moodle, Atutor, Prometey та ін. Економічний аналіз запропонованих підходів дозволяє ефективно планувати процес їх розробки і з великим ступенем точності прогнозувати результати кінцевого впровадження.

Розрахунок економічних параметрів проекту розробки КСН виконано для базової СН Moodle, вибір якої обґрунтовано низкою беззаперечних переваг, за методологією COCOMO II. Дана методологія була перевірена на базі, яка включає 161 проект з розробки програмного забезпечення.

За результатами проведених розрахунків виконано оцінку проекту модифікації СН Moodle (відповідно до розробленої структури КСН) при використанні її як базової для системи віртуальної освіти: загальний час розробки - 5,6 місяців, необхідні ресурси - 6,8 люд/міс., загальна вартість проекту - 2720 у.о. при середній заробітній платні 400 у.о..

Для оцінки витрат на розроблення адаптивного НК у форматі SCORM для КСН використано модель COSCOMO, що враховує застосування унікальних програмних засобів і процесів. З її допомогою виконано порівняльний аналіз витрат на розробку НК згідно запропонованої методики і звичайним методом. Для даного НК виконано розподіл витрат за рівнями (І - пасивна участь - 5 год; ІІ - обмежена - 10 год; ІІІ - комплексна - 4 год; ІV - інтерактив - 2 год).

Для проекту розроблення НК звичайним методом було отримано наступні результати: загальний час розробки - 24,9 год, необхідні ресурси - 6,9 люд/міс. Аналогічний розрахунок, що враховує використання представленої методики швидкого E-Learning показав, що на розробку НК достатньо 1,2 люд/міс.

Таким чином, виконані розрахунки доводять суттєву економічну ефективність використання запропонованих синергетичних концепцій, моделей і методів для проектів розробки КСН і адаптивних НК.

висновки

1. Представлено концепцію існування ІП, на основі якої з використанням синергетичного підходу розвинена теорія еволюції відкритих динамічних ІС будь-якої природи в області фазового переходу “неупорядкованість-порядок”, що безпосередньо проектуються на теорію управління проектами таких систем. Поведінка розглянутих ІС описується трьома ступенями свободи: структурним параметром відповідної ІС знань, вихідною інформаційною функцією ІС знань та управляючим параметром формування структури ІС знань. Виявлено та доведено універсальність кінетичної картини фазового переходу, яка проявляється в тому, що незалежно від початкових умов всі фазові траєкторії системи збігаються з часом до виділеної ділянки, що відповідає стійкому впорядкованому стану системи, а її положення не залежить від мікроскопічних деталей будови цієї системи.

2. В рамках концепції багатовимірної ієрархічної фрактальної організації системи знань розроблено синергетичну модель управління проектами ІС знань ВУ на основі об'єктно-орієнтованого підходу кластеризації НМ. Така модель враховує вплив чинників зовнішнього (РП) і внутрішнього (користувач) середовища, а організація системи знань здійснюється шляхом динамічного масштабування функціонально пов'язаних елементів ієрархічної системи, що створює синергетичний ефект.

3. За допомогою інкрементного методу в рамках фрактального підходу здійснено моделювання життєвого циклу проекту розробки КСН. Це дозволило уніфікувати, систематизувати і спростити процеси розробки модулів КСН, а також усунути зайве дублювання НМ при розробці адаптивних НК.

4. Виконано модифікацію алгоритмів інтелектуальної обробки даних, які використовуються для реалізації ефектів самоорганізації і адаптивності НП при розробці КСН.

5. В рамках фрактальної концепції розроблено технологію створення адаптивних НК для КСН, яка дозволяє за короткий термін часу на базі наявного текстового і графічного НМ реалізувати такі НК і виконати їх імпорт в КСН.

6. За методикою COCOMO II доведено економічну ефективність використання запропонованих методик, моделей і алгоритмів в проектах розробки КСН. Крім того, за методикою COSCOMO виконано оцінку витрат проектів розробки адаптивних НК в форматі SCORM.

7. Результати впровадження виконаних досліджень в рамках міжнародного проекту Tempus_Tacis VETLOG, науково-дослідних робіт кафедри “Електроніки та обчислювальної техніки”, в розробках МОЦІТ НТУ, на кафедрах НТУ та Інституті комп'ютерних технологій НАУ підтверджують ефективність використання розроблених моделей та методів в проектах розробки КСН, а також вказують на перспективи їх подальшого застосування.

список опублікованих робіт за темою дисертації

1. Данчук В.Д. Застосування телекомунікаційних технологій управління в логістичних системах на транспорті. TEMPUS IB_JEP-26080-2005 VETLOG / В.Д. Данчук, Ю.С. Лемешко; укл. О. Бакуліч, Я. Лудченко; Ун-т м. Падеборн (Німеччина) [та ін.] // Мережева розробка курсів тренінгу з менеджменту у сфері транспорту і логістики: Монографія. - К.: НТУ, 2008. - С.103-117.: іл. - укр., англ., рос. (Автор виконав розробку НК, співавтору належить ідея та теоретичні викладки).

2. Данчук В.Д. Застосування телекомунікаційних технологій управління в логістичних системах на транспорті. TEMPUS IB_JEP-26080-2005 VETLOG / В.Д. Данчук, Ю.С. Лемешко // Мережева розробка курсів з тренінгу в області менеджменту в сфері транспорту і логістики: Підручник - курс лекцій. - К: НТУ, 2008. - 220с. - А.с. №33191 від 11.05.2010 (Автору належать розділи 8-13, співавтору - розділи 1-7).

Надруковані у фахових наукових виданнях:

1. Данчук В.Д. Ефекти самоорганізації динамічних інформаційних систем в області фазового переходу другого роду / В.Д. Данчук, Ю.С. Лемешко, Ю.І. Рогоза // Вісник НТУ. - К.: НТУ, 2005. - Вип. 11 - C.382-389. (Автор створив алгоритм та разом з Рогоза Ю.І. виконав розрахунки, теоретичні викладки належать Данчуку В.Д.).

2. Данчук В.Д. Автоматизований комплекс моніторингу знань студентів технічного профілю, що навчаються за кредитно-модульною системою / В.Д. Данчук, Ю.С. Лемешко // Вісник НТУ. - К.: НТУ, 2007. - Вип.14 - C.207_212. А.с. №33192 від 11.05.2010 (Автор виконав перевірку алгоритмів, розробив комплекс, провів тестування, ідея та розробка методу належать співавтору).

3. Данчук В.Д. Використання концепції фрактала у відкритих мережевих квазіінтелектуальних освітніх системах нового покоління / В.Д. Данчук, Ю.С. Лемешко, В.В. Сватко // Вісник НТУ. - К.: НТУ, 2007. - Вип.15 - C.305_312. (Автор виконав розрахунки і разом зі Сватко В.В. побудував відповідні графіки, ідея та теоретичні викладки належать Данчуку В.Д.).

4. Данчук В.Д. Синергетична модель квазіінтелектуальних освітніх інформаційних систем (віртуальний університет) нового покоління / В.Д. Данчук, Ю.С. Лемешко // Управління проектами, системний аналіз і логістика. - К.: НТУ, 2008. - Вип. 5 - C.90-96. (Автору належить розробка синергетичної моделі КСН, ідея належить співавтору).

5. Данчук В.Д. Розроблення корпоративної інформаційної системи управління віртуальним університетом на основі системи менеджменту якості відповідно до міжнародних стандартів ISO 9000:2000 / В.Д. Данчук, Ю.С. Лемешко, Т.А. Лемешко // Вісник НТУ. - К.: НТУ, 2008. Вип.16 - C.269_275. (Автору належить ідея статті, розробки та їх перевірка виконані співавторами).

6. Данчук В.Д. Аналіз ефективності застосування синергетичної моделі представлення контенту в системі віртуальної освіти / В.Д. Данчук, Ю.С. Лемешко, Т.А. Лемешко // Вісник НТУ. - К.: НТУ, 2008. - Вип.17 (ч.2) - C.293-301. (Автор виконав розрахунки, інші матеріали належать співавторам).

7. Данчук В.Д. Визначення економічного ефекту розробки проектів квазіінтелектуальних освітніх інформаційних систем / В.Д. Данчук, Ю.С. Лемешко, Т.А. Лемешко // Управління проектами, системний аналіз і логістика. - К.: НТУ, 2009. - Вип. 6 - C.99-105. (Автор виконав розрахунки, інші матеріали належать співавторам).

8. Віткін Л.М. Визначення якісних показників процесу навчання методом аналізу ієрархій / Л.М. Віткін, Т.А. Лемешко, Ю.С. Лемешко // Системи управління, навігації та зв'язку. - Державне підприємство «Центральний науково-дослідний інститут навігації і управління», 2009. - Вип.4 (12) - С.61_68. (Автор виконав розрахунок вибору НМ за властивостями, інші матеріали належать співавторам).

9. Віткін Л.М. Визначення якісних характеристик моделі впливів в ІСН / Л.М. Віткін, Т.А. Лемешко, Ю.С. Лемешко, Г.І. Хімічева, А.С. Зенкін // Збірник наукових праць ХУПС. - 2009. - 4 (22). - С.135-142. (Автору належить розробка моделі самоорганізації і адаптації НП в проектах КСН, інші розробки належать співавторам).

10. Данчук В.Д. Розробка синергетичної фрактальної КСН / В.Д. Данчук, Ю.С. Лемешко, Т.А. Лемешко // Вісник НТУ. - К.: НТУ, 2009. - Вип.19 - C.31_35. (Автору належить розробка синергетичної моделі організації системи знань, інші розробки належать співавторам).

11. Данчук В.Д. Самоорганізація знань в КСН під впливом зовнішніх чинників / В.Д. Данчук, Ю.С. Лемешко, Т.А. Лемешко // Управління проектами, системний аналіз і логістика. - К.: НТУ, 2009. - Вип. 7 - C.84-88. (Автором запропонована концепція самоорганізації системи знань в проектах КСН, розглянуто алгоритми визначення параметрів рейтингу навчальних кластерів, інші параметри досліджені співавторами).

12. Свідоцтво № 01154 серія ВР від 28.12.2009 р. на виробництво та розповсюдження ПЗ «Квазіінтелектуальна система навчання, побудована на принципах синергетики» / В.Д. Данчук, Ю.С. Лемешко, Т.А. Лемешко.

13. Свідоцтво № 00685 серія В від 13.12.2006 р. на розробку програмного комплексу управління науково-педагогічною діяльністю ВНЗ (програмний комплекс - “Рейтинг викладачів та науково-дослідної роботи у ВНЗ”) / В.П. Лясковський, О.О. Білан, Ю.С. Лемешко.

14. Свідоцтво № 00830 серія ВР від 06.12.2007 р. на виробництво та розповсюдження ПЗ «Автоматизований програмний комплекс моніторингу знань студентів, що навчаються за кредитно-модульною системою» / В.Д. Данчук, Ю.С. Лемешко.

Матеріали міжнародних конференцій:

1. Данчук В.Д. Ефекти самоорганізації динамічних інформаційних систем в області фазового переходу другого роду / В.Д. Данчук, Ю.С. Лемешко // Матеріали ІХ міжнародної науково-технічної конференції “Системний аналіз та інформаційні технології”. - м. Київ: НТУУ «КПІ», 2007 - 212с.

2. Данчук В.Д. Ефекти самоорганізації у відкритих освітніх системах міжнародна конференція / В.Д. Данчук, Ю.С. Лемешко // Матеріали міжнародної конференції “Інформаційні технології в освіті “ИТО-2007”. Секція IV - “Інформаційно-комунікативні технології в управлінні освітою”. - Росія, м. Москва, 2007 - 841с.

3. Данчук В.Д. Автоматизований комплекс моніторингу знань студентів, що навчаються за кредитно-модульною системою / В.Д. Данчук, Ю.С. Лемешко Матеріали ІІІ міжнародної конференції студентів, аспірантів і молодих вчених “Комп'ютерний моніторинг і інформаційні технології 2007”. Секція “Інформаційні технології в освіті”. - м. Донецьк, ДонНТУ, 2007 - 387с.

4. Данчук В.Д. Автоматизований комплекс моніторингу знань студентів технічного профілю, що навчаються за кредитно-модульною системою / В.Д. Данчук, Ю.С. Лемешко // Матеріали міжнародної конференції НТУ-Жешувська політехніка “Покращення конструктивних та експлуатаційних показників автомобілів і машин”. - К.: НТУ, 2007 - 216с.

5. Данчук В.Д. Інформаційні технології і Болонський процес / В.Д. Данчук, Ю.С. Лемешко // Матеріали ХV Міжнародної науково-практичної конференції “Інформаційні технології в економіці, менеджменті і бізнесі. Проблеми науки, практики і освіти” . - К.:ЄУ, 2010 - С.21.

АНОТАЦІЯ

Лемешко Ю.С. Синергетична модель управління проектами організації системи знань віртуального університету - Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.22 - Управління проектами та програмами. - Національний транспортний університет Міністерства освіти і науки України, Київ, 2010.

В дисертаційній роботі розглянуто підходи до управління проектами квазіінтелектуальних (інтелектуальних) систем навчання (КСН), функціонування яких базується на принципах синергетики. Визначена та обґрунтована відповідна структура КСН, розглянуто методи інтелектуальної підтримки адаптивного навчання і контролю знань на основі відповідних моделей. Запропонована модель управління проектами розробки КСН на основі управляючого впливу, а також впливу чинників зовнішнього та внутрішнього середовища. Детально розглянуто процеси забезпечення самоорганізації системи управління віртуальним університетом з налаштуванням за якістю навчального процесу.

Представлені методи управління проектами розробки КСН і адаптивних навчальних курсів (НК) для КСН дозволяють суттєво зменшити тривалість відповідних процесів виконання.

Доведено суттєву економічну ефективність використання запропонованих синергетичних концепцій, моделей і методів в управлінні проектами розробки КСН і адаптивних НК для них шляхом порівняльного аналізу за допомогою методик COCOMO ІІ і COSCOMO відповідно.

Ключові слова: проект, управління проектами та програмами, квазіінтелектуальна система навчання, багатовимірна фрактальна модель, система знань, самоорганізація, адаптація, синергетика.

АННОТАЦИЯ

Лемешко Ю.С. Синергетическая модель управления проектами организации системы знаний виртуального университета - Рукопись.

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.22 - Управление проектами и программами. - Национальный транспортный университет Министерства образования и науки Украины, Киев, 2010.

В диссертационной работе рассмотрены подходы к управлению проектами квазиинтеллектуальных (интеллектуальных) обучающих систем (КОС), функционирование которых основано на принципах синергетики.

Предложена модель управления проектами разработки КОС на основе влияния управляющего параметра, а также влияния факторов внешней и внутренней среды. Детально рассмотрены процессы обеспечения самоорганизации системы управления виртуальным университетом с настройкой по качеству учебного процесса (УП).

Разработана модель иерархической фрактальной структуры организации системы знаний в проектах КОС на основе кластерного подхода. Изменение ее структуры реализуется с помощью правил L-систем, что позволяет автоматически определять соответствующую методику обучения и оценивания знаний пользователей.

Практическую реализацию синергетической концепции управления проектами разработки КОС выполнено на основе системы электронного обучения Moodle с помощью модифицированной технологии адаптивной фильтрации информации. В основе учебных объектов рекомендовано использовать объекты SCORM, которые имеют ряд важных преимуществ.

Иерархическая фрактальная структура организации учебного материала путем динамического масштабирования функционально связанных элементов создает синергетический эффект, который значительно превышает аддитивный эффект от традиционных форм изучения учебного материала.

В работе рассмотрены технологии интеллектуальной поддержки адаптивного обучения и контроля знаний на основе соответствующих моделей и методов управления проектами КОС. Предложена концепция разработки и управления информационно-аналитическим комплексом сопровождения КОС на основе современных технологий обработки информации. Рассмотрена последовательность разработки программного агента-координатора для экспорта данных УП из КОС и последующей аналитической обработки в гибридной универсальной системе оценивания. Экспортированные данные агрегируются для представления в виде многомерных наборов согласно кредитно-модульной организации системы знаний.

Для обеспечения самоорганизации и адаптивности УП в проектах КОС предложено использование метода анализа иерархий разными участниками УП.

Представленные методы управления проектами разработки КОС и адаптивных учебных курсов (УК) для КСО позволяют существенно уменьшить продолжительность соответствующих процессов исполнения.

Доказано существенную экономическую эффективность использования предложенных синергетических концепций, моделей и методов в управлении проектами разработки КОС и адаптивных УК для них. Для этого с помощью методик COCOMO ІІ и COSCOMO проведен сравнительный анализ существующих и предложенных методов разработки соответствующих проектов.

Ключевые слова: проект, управление проектами и программами, квазиинтеллектуальная обучающая система, многомерная фрактальная модель, система знаний, самоорганизация, адаптация, синергетика.

ANNOTATION

Lemeshko Y.S. The synergetic model of project management knowledge organization system for a virtual university - Manuscript.

Dissertation for receiving a scientific degree - Candidate in Engineering on specialty 05.13.22 - Project and Program Management. - National Transport University, Kyiv, 2010.

Approaches to project management quasi intelligent learning systems (ILS) based on synergetic principles are considered in dissertation. The structure of ILS is offered, intelligent support methods of adaptive learning and knowledge control based on proper models are considered. The model of project management to develop ILS based on manage control, external and internal environment influences is offered. Self organization processes of virtual university setting on education process quality are considered in details.

The offered methods of project management to develop ILS and adaptive courses for ILS can decrease proper executing processes.

The high efficiency of offered synergetic concepts, models and methods in project management to develop ILS and adaptive courses for them is proved by compare analyze based on COCOMO II and COSCOMO methods in accordance.

Keywords: project, project and program management, quasi intelligent learning system, multi dimension fractal model, knowledge system, self organization, adaptation, synergy.

Размещено на Allbest.ur

...